A Quality Improvement Initiative to Decrease the Rate of Solitary Blood Cultures in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Best practice guidelines recommend that at least two sets of blood cultures (BCs) be sent when blood cultures are required. However, high rates of solitary BCs are still common in the emergency department (ED). The aim of this study was to evaluate the efficacy of different quality improvement initiatives aimed at reducing the rate of solitary blood cultures being sent to the laboratory on patients ultimately discharged from our ED. METHODS: This was a multicenter, multiphase, prospective study evaluating a comprehensive education-based intervention and a second intervention that combined a computerized forcing function (FF) along with a brief education-based intervention. The results were analyzed using segmented regression analysis, as well as statistical process control charts. RESULTS: The baseline rate of solitary sets of BCs was 41.1%. The education intervention reduced this rate to 30.3%. The introduction of a FF with a brief educational intervention further reduced the rate to 11.6%. This represents an absolute reduction of 29.5% from baseline (relative reduction of 71.8%). According to segmental regression analyses, the education intervention alone did not produce a statistically significant change when factoring possible background time-related trends (p = 0.071). However, the FF produced a statistically significant improvement (p < 0.0005), which was maintained for 6 months. CONCLUSION: The combination of a brief education-based intervention and a computerized FF was more effective than education alone in reducing solitary BC collection in our ED in this time series study. FFs can be a powerful tool in modifying behaviors and processes in the clinical setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».